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±320 kV直流电缆终端界面气隙缺陷的直流局放试验电压确定方法
被引量：
4
1
作者
赵洋
魏思芸
+2 位作者
马宪伟
程养春
夏荣
《绝缘材料》
CAS
北大核心
2023年第3期61-69,共9页
局部放电试验作为交流系统中缺陷检测的有效手段得到了广泛使用,但是直流电缆的直流局放检测试验方法还处于初级阶段。为了确定直流局部放电检测的现场试验电压,本文研究了直流试验电压幅值与±320 kV电缆预制式终端气隙缺陷检出率...
局部放电试验作为交流系统中缺陷检测的有效手段得到了广泛使用,但是直流电缆的直流局放检测试验方法还处于初级阶段。为了确定直流局部放电检测的现场试验电压,本文研究了直流试验电压幅值与±320 kV电缆预制式终端气隙缺陷检出率之间的关系。将±320 kV电缆预制式终端复合界面上的气隙缺陷作为研究对象,通过多物理场仿真计算气隙缺陷内的最大电场强度,以电场强度超过阈值来判断该缺陷是否可能发生局部放电;基于概率统计分析,建立了考虑电缆运行温度和气隙位置等随机因素条件下电缆接头的局部放电概率密度函数,给出了缺陷检出率与环境温度和直流试验电压的函数关系式。结果表明:电缆界面的气隙缺陷检出率与环境温度和直流局放试验电压的函数关系式符合4次方幂函数关系式,且检出率水平随环境温度的升高而升高;若直流试验电压取1.85U0,20℃时的检出率为99.25%,30℃时的检出率可达99.85%。据此函数关系式可以确定直流试验电压幅值。
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关键词
直流电缆
电缆终端
气隙缺陷
局部放电
试验电压
检出率
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职称材料
基于改进YOLOv3的无人机林火监测系统设计与实现
被引量：
16
2
作者
刘青
刘志国
+2 位作者
刘守全
孙淼
马宪伟
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2021年第4期557-561,共5页
以无人机为飞行平台,基于目标检测技术设计并实现了一套林火监测系统,针对原生态YOLOv3算法在烟雾与火焰检测时表现不佳,从增加NMS和重新聚类Anchors两个方面对算法进行改进,检测准确率和召回率分别提高了6.8%、11.92%。该系统无论昼夜...
以无人机为飞行平台,基于目标检测技术设计并实现了一套林火监测系统,针对原生态YOLOv3算法在烟雾与火焰检测时表现不佳,从增加NMS和重新聚类Anchors两个方面对算法进行改进,检测准确率和召回率分别提高了6.8%、11.92%。该系统无论昼夜都可实时监测森林火灾,提高了森林防火安全防范的能力和林火预警的自动化、数字化水平。
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关键词
森林火灾
无人机
目标识别
YOLOv3
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职称材料
题名
±320 kV直流电缆终端界面气隙缺陷的直流局放试验电压确定方法
被引量：
4
1
作者
赵洋
魏思芸
马宪伟
程养春
夏荣
机构
国网北京电力公司电缆分公司
华北
电力
大学高电压与电磁兼容
北京
市重点实验室
中国
电力
科学研究院有限
公司
出处
《绝缘材料》
CAS
北大核心
2023年第3期61-69,共9页
基金
国家电网有限公司总部科技项目(5500-202111118A-0-0-00)。
文摘
局部放电试验作为交流系统中缺陷检测的有效手段得到了广泛使用,但是直流电缆的直流局放检测试验方法还处于初级阶段。为了确定直流局部放电检测的现场试验电压,本文研究了直流试验电压幅值与±320 kV电缆预制式终端气隙缺陷检出率之间的关系。将±320 kV电缆预制式终端复合界面上的气隙缺陷作为研究对象,通过多物理场仿真计算气隙缺陷内的最大电场强度,以电场强度超过阈值来判断该缺陷是否可能发生局部放电;基于概率统计分析,建立了考虑电缆运行温度和气隙位置等随机因素条件下电缆接头的局部放电概率密度函数,给出了缺陷检出率与环境温度和直流试验电压的函数关系式。结果表明:电缆界面的气隙缺陷检出率与环境温度和直流局放试验电压的函数关系式符合4次方幂函数关系式,且检出率水平随环境温度的升高而升高;若直流试验电压取1.85U0,20℃时的检出率为99.25%,30℃时的检出率可达99.85%。据此函数关系式可以确定直流试验电压幅值。
关键词
直流电缆
电缆终端
气隙缺陷
局部放电
试验电压
检出率
Keywords
DC cable
cable termination
air gap defect
partial discharge
test voltage
detection rate
分类号
TM835 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv3的无人机林火监测系统设计与实现
被引量：
16
2
作者
刘青
刘志国
刘守全
孙淼
马宪伟
机构
国网北京电力公司电缆分公司
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2021年第4期557-561,共5页
文摘
以无人机为飞行平台,基于目标检测技术设计并实现了一套林火监测系统,针对原生态YOLOv3算法在烟雾与火焰检测时表现不佳,从增加NMS和重新聚类Anchors两个方面对算法进行改进,检测准确率和召回率分别提高了6.8%、11.92%。该系统无论昼夜都可实时监测森林火灾,提高了森林防火安全防范的能力和林火预警的自动化、数字化水平。
关键词
森林火灾
无人机
目标识别
YOLOv3
Keywords
forest fire
UAV
target recognition
YOLOv3
分类号
X954 [环境科学与工程—安全科学]
S762 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
±320 kV直流电缆终端界面气隙缺陷的直流局放试验电压确定方法
赵洋
魏思芸
马宪伟
程养春
夏荣
《绝缘材料》
CAS
北大核心
2023
4
在线阅读
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职称材料
2
基于改进YOLOv3的无人机林火监测系统设计与实现
刘青
刘志国
刘守全
孙淼
马宪伟
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2021
16
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职称材料
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